Summary  
This chapter introduces neural networks as supervised learning models that learn from labeled data to perform tasks such as classification, regression, or generation. It demonstrates how to implement code that processes drawing input, runs inference through a trained network, and dynamically visualizes network layers and connections.  

General domain of usage  
Image classification

## Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie lernen, Englisch ins Spanische zu übersetzen. Sie merken sich Wörter, Redewendungen und deren Kontext – und schon bald können Sie Sätze übersetzen, die Sie noch nie zuvor gesehen haben.
Ein neuronales Netzwerk funktioniert auf die gleiche Weise: Es **lernt aus Beispielen** wie Texten, Bildern oder Audiodaten und nutzt erkannte Muster, um Vorhersagen zu treffen.

So wie Menschen lernen, Katzen von Hunden zu unterscheiden, indem sie viele Beispiele sehen, lernt ein neuronales Netzwerk Aufgaben wie **Klassifikation**, **Regression** oder **Generierung** durch die Analyse von gelabelten Daten. Dieser Prozess wird als **überwachtes Lernen** bezeichnet und ist die gebräuchlichste Methode, mit der neuronale Netzwerke trainiert werden.

Während des Trainings sieht das Netzwerk Beispiele mit bekannten Antworten (**Labels**) und passt sich an diese an. Später, wenn es neue **unbeschriftete** Eingaben erhält, wendet es das Gelernte an, um eigenständig Vorhersagen zu treffen.

Hinweis

Unten befindet sich eine einfache Demonstration eines neuronalen Netzwerks, das darauf trainiert wurde, **Zeichnungen von Katzen und Hunden zu erkennen**.
Zeichne etwas und sieh dir an, wie das Modell es klassifiziert:

* **LMB** – zeichnen
* **Shift + LMB** – löschen


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <style>
      * {
        box-sizing: border-box;
      }

      :root {
        --dark-blue: #1e2635;
        --blue: #4f5e77;
        --orange: #ff8a00;
        --grey: #f4f4f4;
      }

      /* body {
          width: 713px;
          border: 1px solid;
        } */

      ul {
        list-style-type: none;
        padding: 0;
      }

      li {
        margin: 0.5rem 0;
        text-align: center;
      }

      a {
        text-decoration: none;
      }

      .custom-parent-container {
        display: flex;
        justify-content: space-between;
      }

      /* >>>>>>>>>>> CANVAS <<<<<<<<<<<<<<<<<< */
      .canvas {
        width: 256px;
        height: 256px;
        border-radius: 5px;
        border: 3px solid var(--orange);
        box-shadow: 4px 4px 4px 0px rgba(0, 0, 0, 0.25);
        background-color: var(--grey);
      }

      .tools-wrapper {
        width: 256px;
        display: flex;
        border-bottom-left-radius: 10px;
        border-bottom-right-radius: 10px;
        padding-top: 15px;
      }

      .customize-btn {
        background-color: var(--grey);
        color: var(--orange);
        font-size: 20px;
        border: 3px solid var(--orange);
        border-radius: 5px;
        padding: 5px 11px;
        font-family: "Hind Siliguri";
        font-weight: 700;
        cursor: pointer;
        transition: 0.5s ease-in-out;
      }

      .customize-btn:hover,
      .customize-btn:focus {
        background-color: var(--orange);
        color: #fff;
      }

      .cat-btn {
        margin-left: 5px;
      }

      .clear-btn {
        margin-left: auto;
      }

      /* >>>>>>>>>>>>>>>> SQUARES <<<<<<<<<<<<<*/
      .layers-section {
        width: 340px;
        height: 310px;
        display: flex;
        flex-direction: row;
        align-items: center;
        margin-left: 20px;
      }

      .square {
        margin: 10px 0;
        width: 30px;
        height: 30px;
        border-radius: 2px;
        border: 3px solid var(--orange);
        background: transparent;
        position: relative;
        display: flex;
        align-items: flex-end;
        justify-content: center;
      }

      .lines-wrapper {
        top: 0;
        position: relative;
        width: 100%;
        height: 300px;
      }

      .svg-icon {
        position: absolute;
      }

      .square-filler {
        width: 100%;
        background-color: var(--orange);
        margin: 1px;
        transition: height 1s;
      }

      /* IMAGES */

      .images-section {
        display: flex;
        flex-direction: column;
        justify-content: center;
        padding-bottom: 20px;
      }

      .custom-image:not(:last-child) {
        margin-bottom: 10px;
      }

      .custom-image {
        transition: width 1s;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <div class="custom-parent-container">
      
      <div class="section">
        <canvas onmousedown="handleCanvasMouseDown(event)" onmousemove="handleCanvasMouseMove(event)" onmouseup="handleCanvasMouseUp(event)" class="canvas js-canvas" width="256" height="256" id="canvas"></canvas>

        <div class="tools-wrapper">
          <button type="button" class="customize-btn js-dog-btn" onclick="handleDogBtnClick()">
            Hund
          </button>
          <button type="button" class="customize-btn cat-btn js-cat-btn" onclick="handleCatBtnClick()">
            Katze
          </button>
          <button type="button" class="customize-btn clear-btn js-clear-btn" onclick="handleClearClick()">
            Löschen
          </button>
        </div>
      </div>
      
      <div class="layers-section js-layers-section"></div>
      
      <div class="images-section">
        <img class="custom-image" src="https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/oleh-s_tests/cat.png" alt="Cat Illustration" width="30px" style="width: 30px" id="class_cat">
        <img class="custom-image" src="https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/oleh-s_tests/dog.png" alt="Dog Illustration" width="30px" style="width: 30px" id="class_dog">
      </div>
    </div>
    
    
    <script>
      // Canvas properties
      window.penSize = 2;
      window.isDrawing = false;
      window.penColor = "black";
      window.lastX = undefined;
      window.lastY = undefined;
    </script>
    
    <script>
      function handleCanvasMouseDown(e) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");

        isDrawing = true;
        lastX = e.offsetX;
        lastY = e.offsetY;

        if (e.shiftKey) {
          // If Shift key is held down, start clearing mode
          clearPixels(lastX, lastY);
        } else {
          canvasContext.beginPath();
          canvasContext.moveTo(lastX, lastY);
        }
      }

      function handleCanvasMouseUp() {
        isDrawing = false;
        lastX = undefined;
        lastY = undefined;
      }

      function handleCanvasMouseMove(e) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");

        if (isDrawing) {
          const currentX = e.offsetX;
          const currentY = e.offsetY;

          if (e.shiftKey) {
            // If Shift key is held down and in clearing mode, clear the pixels
            clearPixels(currentX, currentY);
          } else {
            canvasContext.lineTo(currentX, currentY);
            canvasContext.strokeStyle = penColor;
            canvasContext.lineWidth = penSize * 2;
            canvasContext.stroke();
          }

          lastX = currentX;
          lastY = currentY;
        }
      }

      function clearPixels(x, y) {
        const canvasContext = document.querySelector(".js-canvas").getContext("2d");
        canvasContext.clearRect(x - penSize, y - penSize, penSize * 2, penSize * 2);
      }

      function handleClearClick() {
        const canvas = document.querySelector(".js-canvas");
        const canvasContext = canvas.getContext("2d");
        canvasContext.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
      }
    </script>

    
    
    <script>
      window.nn_data = [
        [
          { id: "neuron_0_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_0_3", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_1_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_1_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_1_2", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_2_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_3", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_4", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_5", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_6", fill: 50 },
          { id: "neuron_2_7", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_3_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_1", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_2", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_3", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_4", fill: 50 },
          { id: "neuron_3_5", fill: 50 },
        ],
        [
          { id: "neuron_4_0", fill: 50 },
          { id: "neuron_4_1", fill: 50 },
        ],
      ];
      window.points = {
        1: [150],
        2: [130, 170],
        3: [110, 150, 190],
        4: [90, 130, 170, 210],
        5: [70, 110, 150, 190, 230],
        6: [50, 90, 130, 170, 210, 250],
        7: [30, 70, 110, 150, 190, 230, 270],
        8: [10, 50, 90, 130, 170, 210, 250, 290],
      };
    </script>
    

    
    <script src="https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c1087363-9025-4c37-8d5e-983a32a007e9/other-section/andrii_test/scripts/index_ww.js"></script>

    <script>
      function handleLoad() {
        const layersSectionElement = document.querySelector(".js-layers-section");

        // Generate columns and sets of lines dynamically
        for (let i = 0; i < nn_data.length; i++) {
          const column = buildColumnSquares(nn_data[i]);
          layersSectionElement.appendChild(column);

          if (i < nn_data.length - 1) {
            const setOfLines = createDots(nn_data[i].length, nn_data[i + 1].length);
            layersSectionElement.appendChild(setOfLines);
          }
        }

        if (isMobile()) {
          //console.log('Mobile Detected');
          document.getElementsByClassName("custom-parent-container")[0].style.display = "none";
        } else {
          //console.log('Mobile Not Detected');
          start_nn();
        }
      }

      function buildColumnSquares(squaresArray) {
        const columnParentElement = document.createElement("div");
        columnParentElement.setAttribute("class", "layer");

        const columnSquaresMarkup = squaresArray
          .map(
            ({ id, fill }) => `
                <div class="square" id="${id}">
                  <div class="square-filler" style="height: ${(22 * fill) / 100}px;"></div>
                </div>
              `
          )
          .join("");

        columnParentElement.innerHTML = columnSquaresMarkup;
        return columnParentElement;
      }

      function createDots(...keys) {
        if (keys.includes(0)) {
          return;
        }
        const linesParentElement = document.createElement("div");
        linesParentElement.setAttribute("class", "lines-wrapper");

        const combinations = [];

        // Generate all combinations of points from different arrays
        for (let i = 0; i < keys.length; i++) {
          const key1 = keys[i];
          const linePoints1 = points[key1];

          for (let j = i + 1; j < keys.length; j++) {
            const key2 = keys[j];
            const linePoints2 = points[key2];

            // Loop through all combinations of points from different arrays
            for (const point1 of linePoints1) {
              for (const point2 of linePoints2) {
                combinations.push({ point1, point2 });
              }
            }
          }
        }

        // Create SVG elements and append them to the container
        for (const combination of combinations) {
          const svgElement = createLine(combination.point1, combination.point2);
          linesParentElement.innerHTML += svgElement;
        }

        return linesParentElement; // Return the container
      }

      function createLine(point1, point2) {
        return `
            <svg width="100%" height="100%" class="svg-icon">
              <line
                x1="0"
                y1="${point1}"
                x2="100%"
                y2="${point2}"
                stroke="#ff8a00"
                stroke-width="1"
              />
            </svg>
          `;
      }

      function isMobile() {
        var a;
        if (
          navigator.userAgent.match(/Android/i) ||
          navigator.userAgent.match(/webOS/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPhone/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPad/i) ||
          navigator.userAgent.match(/iPod/i) ||
          navigator.userAgent.match(/BlackBerry/i) ||
          navigator.userAgent.match(/Windows Phone/i)
        ) {
          a = true;
        } else {
          a = false;
        }
        return a;
      }

      window.onload = handleLoad();
    </script>
  </body>
</html>

Neuronale Netze sind leistungsfähige Algorithmen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind und zur Lösung komplexer Machine-Learning-Probleme eingesetzt werden. Sie werden Ihr eigenes neuronales Netz von Grund auf erstellen, um dessen Funktionsweise zu verstehen. Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage, neuronale Netze zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen mit der scikit-learn-Bibliothek zu erstellen.

Zunächst besprechen wir, was ein neuronales Netzwerk ist und wie es funktioniert. Außerdem betrachten wir den Anwendungsbereich.

Als Nächstes werden wir versuchen, ein eigenes neuronales Netzwerk zu erstellen und beobachten, wie effizient es das Lernen bewältigt. Außerdem betrachten wir eine fertige Lösung aus der scikit-learn-Bibliothek.

Abschließend erhalten Sie zusätzliche nützliche Informationen darüber, wie Sie das passende Modell auswählen und welche Arten von neuronalen Netzen existieren. Zum Abschluss des Kurses wird Ihr erworbenes Wissen überprüft.

Was ist ein Neuronales Netzwerk?

Einführung

Beispiel für ein neuronales Netzwerk